基于双目视觉的嵌入式3D工业相机控制系统研究与设计

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传统的二维工业相机在检测复杂的零部件时,对待测工件的平面度、角度、深度、姿态等三维信息区分效果不佳,往往只能通过架设多部相机实现检测,设备成本高,系统搭建复杂。双目视觉技术作为3D工业相机中应用最为广泛的一种方法有着模型简易、效果优良、成本低的优点。它通过双目相机模仿人双眼成像的原理实现,通常需要在相机控制器内对其采集的图像进行运算处理。现有的3D工业相机在图像处理阶段多利用软件控制CPU的相关运算,这类运算在PC机上运行时系统集成度不高,便携性和可移植性不强;在嵌入式系统如X86和ARM处理器中受限于CPU性能,运算时间较长;在带有DSP和GPU的系统中板卡成本高昂,市场需求少。本文针对上述不足,确立了一种基于ARM+FPGA架构的低成本ZYNQ系列芯片作为控制系统CPU的方案。该控制系统方案既可以完成相关任务的串行调度,提高系统集成度,又可以利用FPGA所具备的优异并行运算能力,完成双目视觉中常规图像处理运算任务,并提升了系统运行速度。本文主要对以下几个方面的内容做出了研究和设计:
  (1)分析了双目视觉三维成像原理和成像模型,对嵌入式图像处理常用预处理算法中的高斯滤波算法、直方图均衡化算法、扩展的基于Sobel算子的边缘检测算法进行介绍,对基于Census变换的立体匹配算法进行了介绍和改进研究。
  (2)完成了嵌入式3D工业相机涉及的硬件模块的硬件驱动和软件控制设计,包括CMOS图像传感器、HDMI图像显示、基于DMA的系统内部传输方案和基于以太网的系统外部传输方案。基于Verilog语言设计了用于驱动图像传感器和HDMI接口的自定义IP核。
  (3)针对前文提出的图像处理算法在FPGA硬件上的实现做出了详细的设计和优化实现。设计根据FPGA的并行运算特征,大大缩短了算法实现周期,同时结合针对性较强的优化方法优化了硬件资源的利用率。
  系统测试结果表明本文设计的嵌入式相机控制方案图像处理结果与PC上软件实现结果基本一致,运算时间大大减少。系统内可以兼容运行嵌入式QT和3D图形库,方便后续应用程序移植。控制器芯片内资源消耗合适,系统整体性能参数满足设计目标,达到市面上3D工业相机的性能指标。
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